В Azure ML Studio модель оценки не возвращает прогнозные значения из модели R

Question

Я построил мультиклассовую модель SVM в R и использовал модуль Create R model из Azure для обучения и прогнозирования моего набора данных тестирования. Вот тренер и сценарий оценки R.

Сценарий Trainer R:

library(e1071)
features <- get.feature.columns(dataset)
labels   <- as.factor(get.label.column(dataset))
train.data <- data.frame(features, labels)
feature.names <- get.feature.column.names(dataset)
names(train.data) <- c(feature.names, "Class")
model <- svm(Class ~ . , train.data)

Сценарий R скрипт:

library(e1071)    
classes <- predict(model, dataset)
classes <- as.factor(classes)
res <- data.frame(classes, probabilities = 0.5)
print(str(res))
print(res)
scores <- res

Обратите внимание, что в моем коде я жестко закодировал значения вероятности, чтобы упростить код.

Вот мой дизайн компонентов в Azure:

Когда я запускаю эксперимент, все компоненты работают нормально. Однако в модели оценки порт оцененного набора данных не показывает прогнозируемые значения. Он показывает только значения функций из набора данных тестирования. Я проверил выходной журнал модели Score и увидел, что модель хорошо предсказала данные тестирования (обратите внимание, я добавил команды печати в сценарий Scores R.) Но этого недостаточно, и мне нужен прогноз, возвращаемый из модели оценки, чтобы я мог передать его через API.

Кто-нибудь сталкивался с этой проблемой раньше?

Answer 1

Я нашел ответ на это. На самом деле, я не вижу результат в результате оценки, но когда я связал его со столбцом выбора в модуле набора данных, я вижу там предсказанные столбцы.